电信行业是国内比较领先的几个拥有大量电子化数据的行业之一，而且目前的电信市场竞争激烈也迫使电信运营商选择更深层次的数据仓库和数据挖掘的技术，提高企业的分析能力和市场的预判能力，通过更加科学的决策活动，提高企业的市场竞争力。
针对电信企业的特点和发展需求，对企业内部大量的数据进行结构上的重组，按照更有利于决策分析的角度去重新整理、组织和挖掘，就会使电信企业的宝贵资源——数据，变成真正有价值的信息。
一、电信业营销所面临的问题
1、规模型发展向规模效益型发展转变：伴随电信业几次的拆分、重组，电信运营商不断增多，产品也不断得到丰富，联通份额的持续攀升，电信小灵通的不断冲击，增量市场在不断的萎缩，存量市场争夺凸显，规模型发展已经是不可能在发生的事情。
2、运营商深陷“价格战漩涡”： 竞争对手的发展导致竞争升级，各大运营商在竞争中不断的利用自己的资源、成本、新产品、广告等优势，夜以继日的发动着一轮又一轮的价格战。而各电信运营商的用户质量不断降低、用户群更加动荡、平均ARPU值不断的在下降、用户价格敏感度提高、部分用户群在利益趋势下频繁转网、渠道利用运营商之间的竞争提出新要求导致渠道成本不断加大、盈利能力降低、利润不断降低，从而导致了恶性循环，电信企业陷入僵局。
3、虚增放号增大销售成本：由于价格战的不断持续，各大运营商的月净增用户数占当月发展用户数的比例在不断降低，最好的运营商也基本上不会超过25%，也就是说用于发展新用户的成本有四分之三以上被价格战所吞噬。
4、用户离网严重营销收入与利润：下图为某电信运营商的离网情况分析。
5、用户服务与用户期望有差距：各大运营商在这几年间也不断寻求着用户满意度的理念，也通过客服热线、用户俱乐部、回馈用户活动等多种形式在不断的加强用户忠诚度的维系。但是由于不同ARPU值的用户对于通讯优惠与非通信优惠的感知度差异很大，从而并没有取得良好的效果，因此细分用户需求、细分用户期望将成为维系用户忠诚度的关键。
二、数据挖掘技术在营销中的具体应用
1、用户细分方法介绍
用户细分的方法主要有以下3种：以地理位置、人口特征为基准的细分市场；以需求为基准的细分市场；以心理性向/生活方式为基准的细分市场。这3种方法的特点、存在的问题如下;
2、为什么要建立用户行为分析？
利用数据挖掘技术建立用户行为分析，就是要解决运营商在企业发展过程中所遇到的规模型发展向规模效益型发展转变、深陷“价格战漩涡”导致利润缩减、 虚增放号增大销售成本、用户离网严重营销收入与利润、用户服务与用户期望有差距等一系列问题，从而使企业能够在激烈的市场竞争过程中从容不迫的应对，并且得到更好的利润。
3、如何应用数据挖掘技术进行用户行为分析？
全球最佳管理实践提示：现阶段是数据挖掘应供的关键时期
应用数据挖掘技术进行用户行为分析主要的方法如下：
● 第一步就是要进行数据准备工作，即将所有的相关的数据要进行集结，为整个分析、建模提供必要的数据源；
● 第二步就是要将上百个描述用户的变量进行筛选，生成影响客户的主要因子，例如：语音每次呼叫时间、繁忙时段月均呼叫次数、漫游地区呼叫、香港呼叫次数、IP呼叫、短信、转移呼叫次数等等；
● 第三步就是要根据主要因子将用户聚为一些行为特点相似的群体；
● 第四步就是根据因子、用户特性相似群体所表现的特征进行分析，得出相应的结果；
● 第五步就是根据用户特性相似群体的特征分析结果应用于业务推广、用户服务、用户维系、研究用户结构和敏感度以及动态变化情况等来指导营销策略定制。
4、用户行为分析在营销中应用的显著特
● 可以获得每个用户分组中所有用户或部分用户的名单；
● 可以灵活的对形成的各种用户分组进行宏观观察和微观细分；
● 可以借助计算机程序动态观测用户行为的变化及其所属用户分组群体的变化；
● 可以灵活的基于各种不同的营销目标或用户服务目标进行应用；
● 可以根据各个用户分组的变化,预判市场的动态。
5、应用数据挖掘技术进行用户行为分析在营销中应用举例
● 结合用户行为分组观察客户对长途资费的敏感度
从图中可以看出：第四组的用户对IP的需求最低，而第10和第14组的用户对IP的需求较高，因此我们在制定相关政策时就应该有所侧重，是我们的政策更加有针对性。
● 研究各分组客户人数的变化，指导用户维系策略制定
针对第4、8、9、16组各组用户人数的变化以及各组所特有的特征，我们可以制定很有针对性的维系政策，对用户进行维系挽留和服务，可以大大的降低我们重新发展的成本以及提高用户的忠诚度。
总之，在竞争越来越激烈的市场环境下，电信企业迫切的需要一种高效的方式、精准的存取、及时的和可信的信息，提高市场的快速反应能力，并提高市场经营的服务水平，因此，电信企业应该快速的选择数据挖掘技术进行用户的行为分析，从而提高现有业务的支撑能力。更好的去解决所面临的各种困境。
刘雪松 陈艳芳 中国联通广东河源分公司
|